AI-gestuurde klantsegmentatie inschakelen voor B2B-bedrijven: een roadmap

Gevestigd in North Carolina, is Ingersoll Rand (IR ) een van ‘s werelds toonaangevende conglomeraten. Het bedrijf heeft verschillende bedrijfslijnen, waaronder samengeperste luchtsystemen, HVAC-oplossingen en baanbrekende technologische producten die diverse industrieën bedienen, zoals wetenschappelijke laboratoria en vrachtvervoerbedrijven. Het heeft ook een aanwezigheid in meer dan 175 landen, voornamelijk actief in de B2B-segment.

Het is gemakkelijk om je voor te stellen hoe complex het kan zijn om al hun klanten tevreden te stellen, en dat is waarom Ingersoll Rand zich tot AI wendde om hen beter te begrijpen.

Door AI in te zetten om hun uitgebreide en zeer diverse klantenbestand te segmenteren, kon het bedrijf gerichte campagnes creëren die veel beter presteerden op KPI’s zoals open rates, doorklikratio’s en conversies. Sommige van deze campagnes waren gesegmenteerd op geografische locatie, terwijl andere op het type of de grootte van het bedrijf waren gebaseerd, en weer anderen op een combinatie van al het bovenstaande. Dit hielp de leiders van het bedrijf te begrijpen dat ze enkele unieke segmenten hadden die ze nog niet eerder hadden ontwikkeld. In feite zouden ze zonder AI mogelijk nooit hebben gemerkt dat deze segmenten bestonden.

Het succes van Ingersoll Rand toont iets aan dat alle bedrijfsleiders moeten begrijpen. De huidige landschap is hyperconcurrerend, en daarom is het begrijpen van uw klanten cruciaal. Klanten die zich niet erkend voelen of die niet aan hun behoeften voldoen met uw product of dienst, kunnen gemakkelijk overtuigd worden om over te stappen naar een aanbod van een rivaliserend bedrijf.

Om uw kansen te verbeteren om uw klanten goed te begrijpen, moet u hen in de juiste segmenten verdelen, want alleen dan weet u zeker wat hun gedeelde kenmerken, gedragingen en voorkeuren zijn. Op basis van deze segmenten kunt u gerichte marketingcampagnes en gepersonaliseerde productaanbiedingen creëren, die uw conversieratio’s aanzienlijk verhogen.

Door technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) in te zetten, kunnen bedrijven hun klantsegmentatie-inspanningen een boost geven. Echter, zoals alle technologische innovaties, moeten ze strategisch worden ingezet.

Hier is een gids om u te helpen dit te bereiken.

Waarom klantsegmentatie ertoe doet, en hoe kan AI helpen?

Eigenlijk kan AI ons helpen door onze vooroordelen en conventionele methoden van klantsegmentatie te overstijgen. Omdat het segmentatieproces alleen op basis van gegevens werkt, kunnen we dan leren over klantsegmenten die we nog niet eerder hadden overwogen, en dit onthult unieke informatie over onze klanten.

Om verder te illustreren, laten we het volgende voorbeeld bekijken.

Een bedrijf dat gespecialiseerd is in landbouwuitrusting en -benodigdheden, streeft ernaar zijn productaanbod uit te breiden. Het bedrijf voert segmentatie uit om ervoor te zorgen dat de nieuwe producten relevant zijn.

In het verleden vertrouwde het bedrijf op een conventionele aanpak van segmentatie, waarbij klanten op basis van geografische locatie werden gecategoriseerd, op basis van de onderliggende veronderstelling dat boeren uit dezelfde regio soortgelijke behoeften zouden hebben. Bijvoorbeeld zouden ze een tractor adverteren met een focus op de kenmerken die ze als gemeenschappelijkheden tussen de boerderijen in het Amerikaanse Midden-Westen zagen, zoals weersomstandigheden.

Echter, na het implementeren van AI, realiseerde het bedrijf zich dat geografische segmentatie niet de juiste aanpak was. Door uitgebreide gegevens te verzamelen (inclusief aankoopgeschiedenis, boerderijgrootte, soorten gewassen, irrigatiemethoden, technologieadoptie, automatiseringsgraad en meer), en AI-algoritmen te laten analyseren, ontdekte het bedrijf dat boerderijgrootte een van de meest kritieke factoren is die een boerderijbezitters aankoopbeslissing beïnvloedt. Het kan overduidelijk lijken: boeren met grotere boerderijen hebben andere behoeften dan die met kleinere eigendommen. Echter, de leiders van het landbouwuitrustingsbedrijf waren nog steeds gefocust op verkoop via geografische segmentatie, en zonder AI zouden ze deze proces mogelijk nooit hebben veranderd, ondanks dat het niet de beste resultaten opleverde.

Gezegd hebbende, hoe kunnen we dit proces uitvoeren?

Verschillende benaderingen van klantsegmentatie

Om te bepalen welk model u moet toepassen op uw klantsegmentatiebenadering, moet u overwegen:

• Welke gegevens heb ik beschikbaar? Met andere woorden, wat weet ik?

• Wat zijn de doelen van mijn bedrijf?

• Wat weet ik over mijn klanten?

Op basis hiervan kunt u een onbegeleid model, een begeleid model of een gemengde benadering toepassen.

• Onbegeleid (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Dit model vertrouwt niet op vooraf gedefinieerde labels en trainingsgegevens, maar berekent in plaats daarvan de optimale segmenten van scratch. U kunt de onbegeleide algoritmen toepassen:

  • Wanneer u geen specifieke segmenten in gedachten heeft, vooral wanneer u AI-segmentatie voor het eerst toepast en geen eerder getrainde datasets heeft

  • Wanneer u een dynamisch bedrijf heeft met een snel veranderende klantenbestand, en u nieuwe segmenten wilt identificeren

• Begeleide Machine Learning (regressiemodel, beslissingsboom, random forest): We kunnen deze benadering toepassen als we een gelabelde trainingsdataset hebben, bijvoorbeeld van eerdere segmentatie of domeinkennis. Het begeleide ML-model kan dan worden toegepast op nieuwe klanten, of klanten waarvoor het segment niet duidelijk is

De gemengde benadering combineert het gebruik van onbegeleid leren om segmenten te identificeren en vervolgens deze segmenten als labels te gebruiken om een begeleid model te trainen. Dit getrainde model kan worden gebruikt om nieuwe klanten te classificeren, of om een segment te creëren voor klanten waarvoor we geen complete gegevens hebben.

Wees voorzichtig bij het toepassen van de gemengde benadering zonder random sampling. Als u alleen klanten kiest waarvoor u complete gegevens heeft, zult u waarschijnlijk uw meest loyale klanten kiezen, die mogelijk niet een eerlijke vertegenwoordiging van de hele groep zijn. Dit zal resulteren in een vertekende selectie, en deze vertekening zal alleen worden doorgegeven aan AI.

Uitdagingen en veelvoorkomende fouten

AI is niet zonder uitdagingen. Uit mijn ervaring, zijn hier enkele van de obstakels die u het meest waarschijnlijk tegenkomt wanneer u leert om de kneepjes van het vak te begrijpen.

• Duidelijke segmentatie: Veel bedrijven zijn niet duidelijk over waarom ze segmenteren. Zonder dit doel is het moeilijk voor een AI-geleid proces om effectief te zijn. In die gevallen kan een traditionele aanpak, uitgevoerd door mensen, beter werken, vooral als u voornamelijk kwalitatieve gegevens heeft. Hetzelfde geldt als u alleen een kleine groep klanten heeft.

• Gegevenskwaliteit: De kwaliteit van de resultaten die door AI worden opgeleverd, zal alleen zo goed zijn als de kwaliteit van de gegevens die u het systeem voert. Daarom, als uw gegevens niet nauwkeurig zijn, zal uw segmentatie dat ook niet zijn.

• Ethische overwegingen: Zorg ervoor dat u geen gevoelige gegevens en criteria in het model opneemt. Dit is een fout die veel bedrijven hebben gemaakt, en het heeft hen zowel geld als hun reputatie gekost. Bijvoorbeeld, in de VS, zijn hypotheekbedrijven onder vuur genomen voor vermeende raciale profilering van hun AI-algoritmen.

• CRM-gereedheid: Omdat ML een zo priltechnologie is, zijn veel CRM-systemen (customer relationship management) niet uitgerust om het te verwerken. Daarom is een juiste integratie van segmenten in bedrijfsprocessen (marketingcampagnes, touchpoints, verkoopstrategie) extra werk vereist. Veel eigenaren springen er meteen in zonder alle processen te overwegen, en dit leidt tot problemen bij het gebruik van AI.

• Medewerkersopleiding: Medewerkers moeten verder worden opgeleid zodat ze de AI-segmentatiebenaderingen volledig kunnen begrijpen. Ook is het waarschijnlijk dat u enige weerstand tegenkomt omdat AI-resultaten in tegenspraak kunnen zijn met hun intuïtie. Om de vertrouwensbarrière te overwinnen, toon enkele van zijn positieve toepassingen, en gebruik AI op verantwoorde wijze.

• Segmentkwaliteit: Net als bij traditionele segmentatie, moeten de segmenten die u van het ML-model krijgt, aan bepaalde criteria voldoen en worden gevalideerd:

  • Uitvoerbaar

  • Stabiel

  • Grote genoeg omvang

  • Onderscheidbaar

• Domeinkennis en interpretatie: Het integreren en adequaat beheren van de kennis van uw bedrijf is heel belangrijk bij elke stap, van gegevensvoorbereiding tot validatie van de resultaten van het model. Ook moet u in gedachten houden dat zelfs een perfect machine learning-model niet 100% nauwkeurigheid kan garanderen. Hier is waar uw domeinexpertise nodig is, en waarom het heel belangrijk is voor AI en mensen om samen te werken. Een andere fout die ik vaak zie, is dat beslissers alles overlaten aan AI, en blindelings hun suggesties implementeren zonder verder vragen te stellen. Dit zal waarschijnlijk leiden tot ongunstige resultaten. Ook moeten we ons herinneren dat we, aan het eind van de dag, mensen zijn, en onze vooroordelen zijn nog steeds aanwezig bij het interpreteren van de gegevens. Bewust zijn van dit kan ons helpen minder kwetsbaar te zijn voor mogelijke fouten.

• Modelupdates: Als u een dynamisch klantenbestand heeft of een hoge klantentoeval heeft, veranderen de gedragingen en voorkeuren van uw klanten vaak. Zorg er dus voor dat u het model regelmatig bijwerkt en niet vertrouwt op verouderde segmenten.

Stap-voor-stap gids voor AI-geactiveerde klantsegmentatie

Nu u zich bewust bent van de uitdagingen, is hier een stap-voor-stap gids om u te helpen AI te implementeren en succesvol te integreren in uw klantsegmentatieprocessen.

1. Definieer uw segmentatie-doel. Dit omvat het begrijpen van de verschillende criteria waaronder u uw klanten zal classificeren. Hier, opnieuw, zijn zowel de inzichten gegenereerd door AI als uw perspectief als expert op het gebied nodig. Samen zullen u nieuwe klantsegmenten ontdekken en in staat zijn om uw marketingcampagnes te personaliseren om betere resultaten te behalen.

2. Garandeer gegevensbeschikbaarheid: Zorg ervoor dat AI toegang heeft tot uitgebreide klantengegevens, of als uw gegevens onvolledig zijn, vind een manier om hiermee om te gaan. Een manier om dit te doen kan zijn door de gemengde modelleringbenadering te gebruiken. We zeiden het eerder, maar het kan niet genoeg worden benadrukt: De resultaten zullen alleen zo goed zijn als de gegevens die AI heeft om mee te werken.

3. Gegevensbeperkingen afhandelen: Als u beperkte gegevens heeft, selecteert u een willekeurige steekproef uit uw klantendatabase en verzamelt u extra gegevens van hen. Vervolgens past u de gemengde benadering toe om uw resultaten te maximaliseren.

4. Selecteer uw modelleringbenadering en past u de geselecteerde model toe op de verkregen gegevens

5. Selecteer het optimale aantal segmenten: Er zijn verschillende technieken om het optimale aantal segmenten te berekenen. De meest populaire zijn de Elbow-regel en de gap-analyse.

6. Begrijp de verschillende criteria van de segmenten en interpreteer de resultaten: Wat zijn de sleutelvariabelen waarmee uw klanten worden geïdentificeerd? Wat zijn hun percepties, en hoe kunnen ze worden gemarket? Om het segmentatieproces te laten werken, moet u, na validatie van de nauwkeurigheid van het model, de verschillende segmenten bekijken en bepalen of de variabelen die deze segmenten aandrijven, adequaat van toepassing zijn op uw bedrijfsmodel.

Ten slotte, als een middel voor adequate segmentatievisualisatie, pas ik parallelle coördinaten toe, waarin ik vier segmenten identificeer: hoogwaardige kopers, budgetkopers, technologie-enthousiasten en incidentele kopers. Ik meet categorieën zoals maandelijkse uitgaven en frequentie van aankopen voor elk van deze segmenten, aangezien dit me helpt om mijn klanten beter te begrijpen.

Laatste gedachten

Zoals we hebben besproken, kan AI-geactiveerde klantsegmentatie B2B-bedrijven helpen om een duidelijker beeld te krijgen van wie hun klanten zijn en wat de drijvende krachten achter hun besluitvorming zijn. Zodra u deze informatie heeft, kunt u deze gebruiken om gepersonaliseerde campagnes en ervaringen te creëren die meer waarde toevoegen aan uw klanten.

Door de in deze gids beschreven roadmap te volgen, kunt u AI-algoritmen inzetten om uw bedrijfssegmentatieprocessen te verbeteren en gegevensgestuurde beslissingen te nemen die uw groei stimuleren en uw klantentevredenheids-KPI’s verhogen, waardoor een betere verbinding met uw klanten en een solide gevoel van loyaliteit aan uw merk ontstaat.

Dit is steeds belangrijker in de B2B-wereld, en vooral voor high-tech producten, aangezien de behoeften van klanten snel veranderen en technologische verwachtingen snel evolueren. Adequaat segmenteren van uw klanten kan het verschil maken tussen het leveren van een topkwaliteitsproduct en iets dat niet in staat is om de relevante product-marktfit te bereiken.